基于量测补偿的多传感器分布式滚动时域估计

发布时间：2019-03-08 16:17

【摘要】：针对网络中单个传感器无法对目标状态完全观测的情况,基于量测补偿策略与滚动时域估计方法,提出了一种分布式估计算法。针对网络中单个传感器量测对状态不完全可观测的情况,令各传感器利用其对完全量测的预测来补偿实际量测;进一步针对传感器网络中所有传感器估计的一致性问题,令各传感器利用本身的量测和邻居传感器的传输信息对状态进行滚动时域估计,并在此基础上构造分布式的滚动时域估计优化问题和设计实施算法。仿真结果表明,在整个传感器网络全局可观测的前提下,该算法可以使得传感器网络中的所有传感器实现对目标状态的完整、准确估计。
[Abstract]:A distributed estimation algorithm based on the measurement compensation strategy and the rolling time domain estimation method is proposed to solve the problem that a single sensor can not fully observe the state of the target in the network. In view of the fact that the measurement pairs of a single sensor in a network are not completely observable, each sensor makes use of its prediction of the complete measurements to compensate for the actual measurements. Furthermore, aiming at the consistency of all sensor estimation in sensor networks, the sensors can make use of their own measurements and the transmission information of neighboring sensors to estimate the state in time domain. On this basis, the distributed rolling time domain estimation optimization problem and design and implementation algorithm are constructed. The simulation results show that under the premise that the whole sensor network is globally observable, the algorithm can make all sensors in the sensor network complete and accurately estimate the state of the target.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金(61403414,61571458) 陕西省自然科学基金(2015JM6332,2016JQ6070)资助课题
【分类号】：TP212

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本文编号：2436977